Date de dernière mise à jour : mardi 10 septembre 2024
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Qui suis-je ?
Mon parcours chez STELLANTIS a débuté en 2005, lorsque j’étais Ingénieur en Prestation Sécurité Passive, chargé du dimensionnement des structures de véhicules pour répondre aux contraintes d’homologation et aux exigences Euro NCAP. J’ai contribué à des projets tels que le Citroën C4 Picasso II, la Citroën C4 II, la DS4 I, ainsi que le Peugeot 3008 I et 5008 I. Cette expérience m’a permis de développer une solide expertise en analyse structurelle et en dynamique des chocs.
En 2012, j’ai entamé une nouvelle étape en devenant Data Analyst, me consacrant à la production d’études statistiques représentatives pour les métiers de conception automobile. Cette période a marqué mon entrée dans le monde de la Data, où j’ai mené des analyses complexes pour optimiser la conception des organes et des fonctions automobiles.
Depuis 2015, j’occupe des fonctions de Data Project Manager, où j’ai supervisé des projets d’envergure pour améliorer les processus internes et exploiter les séries temporelles des véhicules connectés. Mon rôle inclut la conception de solutions innovantes, la gestion de projets Data Science, ainsi que la formation et le mentorat des équipes pluridisciplinaires.
Actuellement Data Project Manager Big Data, je pilote la mise en œuvre d’une chaîne d’exploitation des données des véhicules connectés, avec des résultats significatifs en termes d’efficacité et de qualité des livrables. Parallèlement, je mène des projets en Intelligence Artificielle, démocratisant l’usage de ces technologies pour anticiper les besoins et améliorer les performances du groupe.
Fort de cette expérience, je me positionne aujourd’hui comme un expert capable de relever les défis de la Data et de l’IA dans des secteurs variés, allant bien au-delà du domaine automobile, avec pour objectif de créer des solutions data-driven à fort impact, quel que soit le secteur d’activité.
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Domaine d’Expertise
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Qualités Relationnelles
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Contactez moi
Mission : Créer un flux de travail permettant d’exploiter de manière simplifiée et efficiente les acquisitions temporelles et les données agrégées des véhicules stockées dans les différents Data Lake du groupe.
Réalisations :
Gains : Temps de production études divisé par 4 et « First Time Right » augmenté
Equipe projet : 3 Data Analyst, 1 Data Steward, 1 Data Scientist, 1 Data Engineer